데이터쟁이의 테크 오디세이.
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Multi-Agent Debate: AI 에이전트들의 토론으로 투자 의사결정하기 최근 AI 연구에서 가장 주목받는 흐름 중 하나는 다수의 AI 에이전트가 서로 토론하며 더 나은 결론에 도달하는 방식이에요. 단일 LLM이 혼자 판단하는 것보다, 여러 관점에서 논쟁하고 반박하는 과정을 거치면 편향이 줄어들고 분석 품질이 향상된다는 연구 결과들이 속속 나오고 있어요. 학술적 배경: Multi-Agent Debate
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들어가며 NVIDIA DGX Spark의 레퍼런스 디자인인 HP ZGX Nano G1n AI Station을 구매했어요. 128GB 통합 메모리에 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip을 탑재한, 손바닥 크기의 AI 워크스테이션이에요. 원래 DGX Spark 자체를 살까 고민했지만, HP 버전이 올메탈 바디에 그린 파워 인디케이터까지 달려 있어서 조금 더 마음에 들었거든요. 이 글에서는 이 장비 위에서
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Oracle Cloud Always Free US공시톡의 모든 서버 인프라는 Oracle Cloud A1 Flex 인스턴스 하나에서 돌아가요. ARM 기반 4 OCPU, 24GB RAM을 Always Free Tier로 사용 중이에요. 컨테이너 구성 (12개) Docker Compose 하나로 12개의 컨테이너를 관리해요. 그룹 컨테이너 역할 API FastAPI x2 (prod) + x1 (dev) 운영/개발 API 서버 Database PostgreSQL
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왜 Flutter인가요? US공시톡은 SEC 공시 데이터를 실시간으로 모니터링하는 서비스예요. 처음부터 Android 타겟으로 시작했지만, 추후 iOS 확장 가능성을 열어두고 싶었어요. Flutter는 단일 코드베이스로 멀티 플랫폼을 지원하면서도 네이티브에 가까운 성능을 보여줘요. 앱 구조 상태 관리 · Provider ChangeNotifierProvider 패턴을 사용해요. 각 도메인별로 Provider를 분리했어요. * AuthProvider: 로그인/로그아웃 상태, 세션 복원 * WatchlistProvider: 관심 종목
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왜 Oracle Cloud인가요? 개인 프로젝트로 US 공시톡 앱을 위한 서버 API를 구축하면서, 서버 비용이 가장 큰 고민이었어요. AWS나 GCP는 아무리 절약해도 월 수만원은 나가니까요. Oracle Cloud의 Always Free Tier가 답이었어요. ARM 기반 A1 Flex 인스턴스를 4 OCPU, 24GB RAM까지 무료로 쓸 수 있어요. aarch64 아키텍처라 Docker 이미지 호환성만 확인하면 되고,